التدريب العملي في مجال تعلّم الآلة: تصنيف الصور
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
اختبار فهمك: الالتفاف
يتم تطبيق فلتر التفاف ثنائي الأبعاد بحجم 3x3 على خريطة ميزات إدخال ثنائية الأبعاد بحجم 4x4 (بدون إضافة مساحة متروكة):

ما هو شكل خريطة الميزات الناتجة؟
2x2
عندما تنزلق الفلتر 3x3 فوق خريطة الميزات 4x4، يكون هناك 4 مواضع فريدة يمكن وضعها فيها، ما يؤدي إلى خريطة ميزات ناتجة 2x2:

3x3
على الرغم من أنّ حجم الفلتر هو 3x3، فإنّ حجم خريطة الميزات الناتجة يكون أصغر لأنّ عدد المواضع المحتملة التي يمكن وضع الفلتر فيها على خريطة الميزات المدخلة بحجم 4x4 أقل من 9 (3 مرات 3).
4x4
لإنشاء خريطة ميزات ناتجة لها الأبعاد نفسها كخريطة الميزات المدخلة
بدون أي حشو، يجب أن يكون شكل فلتر الالتفاف 1x1. سيؤدي الفلتر الذي يكون حجمه أكبر من 1x1 إلى إنشاء خريطة عناصر ناتجة أصغر من خريطة العناصر المدخلة. بما أنّ عامل التصفية هو 3x3، يجب أن تكون خريطة الميزات الناتجة أصغر من 4x4.
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-27 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-27 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["\u003cp\u003eApplying a 3x3 convolutional filter to a 4x4 input feature map without padding results in a 2x2 output feature map.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe output feature map is smaller than the input because the filter's size limits the number of positions it can occupy on the input.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eA 1x1 filter would be required to maintain the input's dimensions in the output without padding.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ML Practicum: Image Classification\n\n\u003cbr /\u003e\n\nCheck Your Understanding: Convolution\n-------------------------------------\n\nA two-dimensional, 3x3 convolutional filter is applied to a two-dimensional 4x4 input feature map\n(no padding added):\n\nWhat is the shape of the output feature map? \n2x2 \nAs the 3x3 filter slides over the 4x4 feature map, there are 4 unique locations in which it can be placed, which results in a 2x2 output feature map: \n3x3 \nWhile the filter itself is 3x3, the output feature map is smaller because there are fewer than 9 (3 times 3) possible locations where the filter can be placed on the 4x4 input feature map. \n4x4 \nTo generate an output feature map with the same dimensions as the input feature map with no padding, the convolutional filter would have to be 1x1 in shape. A filter larger than 1x1 will produce an output feature map that is smaller than the input feature map. Because our filter is 3x3, the output feature map must be smaller than 4x4."]]